You are here

İnsanız Hava Aracı (İHA) Görüntüleri ile Ortogörüntü Üretiminde Yükseklik ve Kamera Açısının Doğruluğa Etkisinin Araştırılması

The Investigation of The Height and The Camera Angle in The Production of Orthoimage with Images of Unmanned Aerial Vehicle (UAV)

Journal Name:

Publication Year:

Abstract (2. Language): 
Unmanned Aerial Vehicles (UAV) are motorized or non-motorized aerial vehicle with an automatic or semi-automatic flight principle. Firstly, UAV’s were used for military purposes. Along with the developments in recent years, UAV’s have been widely used in many commercial and scientific studies such as disaster management and planning, forestry, photogrammetric assessment, road and river observations and the production of 3D models of land or object. High-resolution images can be obtained with the integration of digital cameras into UAV’s. Although image processing is difficult and time-consuming, digital photogrammetry alleviates this problem and can produce 3D dense point cloud, Digital Surface Model (DSM) and orthoimages. In this study, ortoimage was obtained from high resolution digital images which taken using 90° camera angles at 60 and 80-meter altitude and 45°, 60° and 90° camera angles at 100-meter altitude in Istanbul Technical University Ayazağa campus. Subsequently, using geodetic methods, accuracy of ortoimages were tested via 5 ground control points which established before study. Also, effect of different altitude and camera angles at same altitude on accuracy of ortoimages were invastigated.
Abstract (Original Language): 
İnsansız Hava Araçları (İHA) otomatik veya yarı otomatik uçuş prensibine sahip başlangıçta askeri amaçlar için kullanılan motorlu veya motorsuz hava araçlarıdır. Son yıllarda meydana gelen gelişmelerle birlikte İHA’lar, afet yönetimi ve planlama, ormancılık, fotogrametrik değerlendirme, yol ve nehir gözlemleri, arazilerin üç boyutlu (3B) modellerinin üretilmesi gibi birçok ticari ve akademik çalışmalarda yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. İHA’lara digital kameralarının entegre edilmesi yüksek çözünürlükte görüntülerin elde edilmesini sağlamıştır. Bu görüntülerin değerlendirilmesi zor ve zaman alıcı olmasına rağmen dijital fotogrametri ile birlikte bu sorun ortadan kalkmakta ve objenin veya arazinin 3 boyutlu(3B) yoğun nokta bulutu, sayısal yüzey modeli (SYM) ve ortogörüntüleri üretilebilmektedir. Bu çalışmada İTÜ Ayazağa Kampüsünde, 60m, 80m ve 100m yüksekliklerinde uçuşlar gerçekleştirilerek 60m ve 80m yükseklikte 90°, 100m yükseklikte 45°, 60° ve 90° kamera açıları ile yüksek çözünürlüklü sayısal görüntüler elde edilerek alanın ortogörüntüleri üretilmiştir. Daha sonra çalışma alanında jeodezik yöntemler kullanılarak önceden tesis edilmiş 5 adet yer kontrol noktası ile ortogörüntülerin doğrulukları test edilmiştir. Ayrıca, farklı yüksekliklerin ve aynı yükseklikte farklı kamera açılarından üretilen ortogörüntünün doğruluk irdelemesi gerçekleştirilmiştir.
135
142

REFERENCES

References: 

Akgül, M., Yurtseven, H., Demir, M., Akay, A.E., Gülci, S., Öztürk, T., 2016. İnsansız hava araçları ile yüksek hassasiyette sayısal yükseklik modeli üretimi ve ormancılıkta kullanım olanakları, Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University 66(1): 104-118. DOI: 10.17099/jffiu.23976
Bhandari, B., Oli, U., Pudasaini, U. ve Panta, N., 2015. Generation Of High Resolution DSM Using UAV Images, FIG Working Week 2015 From the Wisdom of the Ages to the Challenges of the Modern World, 17-21 May 2015, Sofia, Bulgaria.
Çetin, F. H., 2011. Bir görüntüdeki nesnenin bir başka görüntüde bulunması, Yüksek Lisans Tezi, Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
Döner, F., Özdemir, S. ve Ceylan, M., İnsansız Hava Aracı Sistemlerinin Veri Toplama Ve Haritalama Çalışmalarında Kullanımı., 2014. 5. Uzaktan Algılama-Cbs Sempozyumu (UZAL-CBS 2014), 14-17 Ekim 2014, İstanbul.
Düzgün, Ş., 2010. Uzaktan algılamaya giriş ders notları, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Ankara.
Eisenbeis, H., 2009. UAV photogrammetry. Zurich, Switzerland:: ETH.
Haala, N., 2013. The Landscape of Dense Image Matching Algorithms. In: Fritsch, D. (Ed.): Photogrammetric Week ’13, Wichmann, Berlin/Offenbach, 271-284.
Jain, A. K., 1989. Fundamentals of digital image processing, Prentice Hall.
Lowe, D. G., 2004. Distinctive image features from scale-invariant keypoints.International journal of computer vision, 60(2), 91-110.
Ma, Y., Soatto, S., Košecká, J., & Sastry, S. S. (2004). Step-by-Step Building of a 3-D Model from Images. An Invitation to 3-D Vision, 375-411.
Mesas-Carrascosa, F. J., Notario-García, M. D., de Larriva, J. E. M., de la Orden, M. S., & Porras, A. G. F. (2014). Validation of measurements of land plot area using UAV imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 33, 270-279.
Niethammer, U., Rothmund, S. and Joswig, M., 2009. UAV-based remote sensing of the slow moving landslide Super-Sauze, In: Landslide processes, Ed.: CERG Editions, Strasbourg, 69-74.
Öztürk vd. Geomatik Dergisi
İnsanız Hava Aracı (İHA) Görüntüleri ile Ortogörüntü
Üretiminde Yükseklik ve Kamera Açısının Doğruluğa
Etkisinin Araştırılması
Journal of Geomatics
2017; 2(3);135-141
_________________________________________________________________________________
142
Wing, M. G., Burnett, J., Johnson, S., Akay, A. E. ve Sessions, J., 2014. A Low-cost unmanned aerial system for remote sensing of forested landscapes.International Journal of Remote Sensing Applications, 4(3), 113-120.
Yastıklı, N. ve Bayraktar, H., 2014. Yoğun Görüntü Eşleme Algoritmaları İle Yüksek Çözünürlüklü Sayısal Yüzey Modeli Üretimi, 5. Uzaktan Algılama-Cbs Sempozyumu (UZAL-CBS 2014), 14-17 Ekim 2014, İstanbul.
Yaşayan, A., Uysal, M., Varlık, A., Avdan, U., 2011. Fotogrametri. T.C. Anadolu Üniversitesi Yayın No: 2295
Zhou, H., Yuan, Y. ve Shi, C., 2009. Object tracking using SIFT features and mean shift, Computer Vision and Image Understanding (CVIU), Vol.113, No.3, pp.345-352.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com